引自:http://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/54584040 人脸对齐之SDM(Supervised Descent Method) 人脸对齐之LBF(Local Binary Features) 人脸识别技术大总结(1):Face Detection & Alignment Real-time Expression Transfer for Facial Reenactment https://www.youtube.com/watch…

[机器学习详解]SMO算法剖析 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51227754 CSDN−勿在浮沙筑高台 本文力求简化SMO的算法思想,毕竟自己理解有限,无奈还是要拿一堆公式推来推去,但是静下心看完本篇并随手推导,你会迎刃而解的.推荐参看SMO原文中的伪代码. 1.SMO概念 上一篇博客已经详细介绍了SVM原理,为了方便求解,把原始最优化问题转化成了其对偶问题,因为对偶问题是一个凸二次规划问题,这样的凸二次规…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第12篇文章,我们一起来看下Kmeans聚类算法. 在上一篇文章当中我们讨论了KNN算法,KNN算法非常形象,通过距离公式找到最近的K个邻居,通过邻居的结果来推测当前的结果.今天我们要来看的算法同样非常直观,也是最经典的聚类算法之一,它就是Kmeans. 我们都知道,在英文当中Means是平均的意思,所以也有将它翻译成K-均值算法的.当然,含义是一样的,都是通过求均值的方式来获取样本的类簇. 既然知道Kmeans算法…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第31篇文章,我们一起继续来聊聊GBDT模型. 在上一篇文章当中,我们学习了GBDT这个模型在回归问题当中的原理.GBDT最大的特点就是对于损失函数的降低不是通过调整模型当中已有的参数实现的,若是通过训练新的CART决策树来逼近的.也就是说是通过增加参数而不是调整参数来逼近损失函数最低点. 如果对于这部分不是很理解的话,可以通过下方的链接回顾一下之前的内容: 机器学习 | 详解GBDT梯度提升树原理,看完再也不怕面试…

参考网址:图文详解两种算法:深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS) - 51CTO.COM 深度优先遍历(Depth First Search, 简称 DFS) 与广度优先遍历(Breath First Search)是图论中两种非常重要的算法,生产上广泛用于拓扑排序,寻路(走迷宫),搜索引擎,爬虫等,也频繁出现在 leetcode,高频面试题中. 本文将会从以下几个方面来讲述深度优先遍历,广度优先遍历,相信大家看了肯定会有收获. 深度优先遍历,广度优先遍历简介 习题演练 DFS,BFS…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习的第15篇文章,之前的文章当中讲了Kmeans的相关优化,还讲了大名鼎鼎的EM算法.有些小伙伴表示喜欢看这些硬核的,于是今天上点硬菜,我们来看一个机器学习领域经常用到的数据结构--KD-Tree. 从线段树到KD树 在讲KD树之前,我们先来了解一下线段树的概念.线段树在机器学习领域当中不太常见,作为高性能维护的数据结构,经常出现在各种算法比赛当中.线段树的本质是一棵维护一段区间的平衡二叉树. 比如下图就是一个经典的线段树:…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第30篇文章,我们今天来聊一个机器学习时代可以说是最厉害的模型--GBDT. 虽然文无第一武无第二,在机器学习领域并没有什么最厉害的模型这一说.但在深度学习兴起和流行之前,GBDT的确是公认效果最出色的几个模型之一.虽然现在已经号称进入了深度学习以及人工智能时代,但是GBDT也没有落伍,它依然在很多的场景和公司当中被广泛使用.也是面试当中经常会问到的模型之一. 遗憾的是市面上关于GBDT的资料虽然不少,但是很少有人把…

非常经典的一道题: N皇后问题: 国际象棋中皇后的势力范围覆盖其所在的行.列以及两条对角线,现在考察如下问题:如何在n x n的棋盘上放置n个皇后,使得她们彼此互不攻击 . 免去麻烦我们这里假定n不是很大... (图片来自百度百科(这是8皇后问题的一种解法)) 某leetcode大犇曾说过:“这个问题和解数独题目有一个很大的共同点,那就是:我都不会.” 好了下面开始分析:(废话警告) 初步判断这问题的特点有: 1.有个场地来放置单位. 2.各个单位之间有制约. 3.没有特殊的数学方法,得把某一个…

遗传学算法概述 从之前转载的博客<非常好的理解遗传算法的例子>中可以知道,遗传学算法主要有6个步骤: 1. 个体编码 2. 初始群体 3. 适应度计算 4. 选择运算 5. 交叉运算 6. 变异运算 这是一个仿生的过程,模仿生物进化和自然选择.在该算法中,个体编码就相当于生物最基本的组成--基因,初始群体就是刚开始那些个原始的生物体. 在恶劣的环境中,适者生存的自然法则将让适应能力更好的生物继续存活繁衍下去,而适应能力差的生物将会被淘汰.因此遗传算法通过计算适应度来模拟这个自然选择的过程,用于…

在使用一些协议通讯的时候,比如Telnet,会有一个字节字节的发送的情景,每次发送一个字节的有用数据,就会产生41个字节长的分组,20个字节的IP Header 和 20个字节的TCP Header,这就导致了1个字节的有用信息要浪费掉40个字节的头部信息,这是一笔巨大的字节开销,而且这种Small packet在广域网上会增加拥塞的出现. 如果解决这种问题? Nagle就提出了一种通过减少需要通过网络发送包的数量来提高TCP/IP传输的效率,这就是Nagle算法 Nagle算法 Nagle算法…